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日本初、AI学習用データの取引所DataMart.jpがサービス開始

最終更新日:2024/03/08

AOSデータが、日本初のAI学習用データの取引に特化したデータコマースDataMart.jpのサービスを開始しました。

このAIニュースのポイント

  • 日本初のAI学習用データの取引に特化したデータコマースDataMart.jpがサービス開始
  • AI学習用の様々なオープンデータ(法人のビッグデータ、個人のマイデータ)を取引可能
  • ラベル付けされ、構造化されたデータを外部から入手することで、本来のAIエンジニアが注力すべき、AIアルゴリズムの開発、モデル学習に時間を注力することができる

AOSデータ株式会社が、日本初のAI学習用データの取引に特化したデータコマースDataMart.jpのサービスを開始しました。
サービスは2022年11月1日からスタートし、併せてデータプロバイダーを募集しています。

世界のデータマーケットプレイス市場規模は、予測期間の年成長率23.4%を記録し、2030年までに50億9000万米ドルに達すると予測されています。
AOSデータは、今まで提供してきたデータライフサイクルの各ステージ、データ化、データ共有と保存、データ活用のソリューションの次に位置付けられる、企業間のデータ売買マーケットプレイスであるデータコマース「DataMart.jp」を、日本初のAI学習用データコマースとして提供を開始しました。
また、データを提供するデータプロバイダーとの提携を募集し、日本のデータ産業の進化のために、AIインフラのデータ産業リーディングカンパニーを目指すとしています。

■AI学習用データマーケットプレイス「DataMart.jp」概要
目的:ビッグデータ、オープンデータ、マイデータを蓄積しAI学習用データの加工を支援。AI学習用データの収集の効率を上げAIシステムの構築に専念できるよう、各企業のAIシステム開発の生産性向上をサポート。

対象データ:位置データ、財務データ、eコマースデータ、会社データ、企業統計データ、技術データ、シンセテイックデータなどオープンデータ(法人のビッグデータ、個人のマイデータ)を購入、販売、取引が可能

DataMart.jpのメリット:
(1)データ販売者:自社で蓄積したデータをマネタイズし、更新データ提供などを通して継続的なロイヤリティの獲得
(2)データ利用者:必要なデータを手間をかけずに入手でき、購入後すぐ活用できるよう加工された高付加価値データを、自社のAIに効果的な学習用データとして提供できる

DataMart.jpの特徴
・マッチング表示:登録情報や希望条件にマッチするデータセットを優先して表示
・メッセージ機能:データセット提供者と直接コンタクトし、データに関する質問などスピーディに情報交換可能
・いいね機能:興味のあるデータセットに「いいね!」をしておくと、該当データセットの最新の状況を常に確認できる

DataMart.jp利用の流れ
(1)会員登録 (2)データセット検索 (3)データセット使用リクエスト送信 (4)リクエスト承認後データ購入

DataMart.jpの利用料金
・販売者からの手数料:10%
・購入者からの手数料:データ販売額の0%
※オープンデータの場合無し

AOSデータはDataMart.jpの他に、紙などのアナログ情報をデジタル化するプラットフォーム「aipapyrus.com」、企業内のデータを安全に共有・集積するプラットフォーム「aosidx.jp」、損失したデータを復旧するデータリカバリーセンター「data119.jp」、データを活用するためのAIデータ加工センター(データアノテーションサービス) 「aidata.jp」などのサービスを運営しています。

■AI学習用データ収集に多大な工数がかかる現状の課題
海外では、新たな産業分野であるデータ産業市場が急速に拡大しています。
データ産業とは、経済的付加価値を創出するために、データの生産・流通・取引・活用など一連の過程に関連する経済的な活動と、関連するサービスを提供する新たな産業です。
この産業分野の中で、データマーケットプレイスは、様々な種類のデータの売買を促進する取引プラットフォームで、企業や個人がデータをクラウドにアップロードできるクラウドサービスから構成され、人口統計、各業界のビジネス情報、健康や医療関連情報、個人データなど、多様なデータを利用することができます。

AIシステムを開発するためには、AIモデルの性能に大きな影響を与える優秀なAI学習データの精度と量が求められます。
利用可能なAIモデルを学習するためには、少なくとも数十万件のデータが必要です。
新たなサービス開発のためには、膨大なAi学習用データが必要となり、時間とコストがかかります。

Cognilyticaアナリスト企業によると、AIプロジェクト時間の80%はデータの収集、整理、ラベル付けに費やされているという課題が報告されています。
多くの企業がAIサービス開発に取り組んでいますが、AIを学習させるためのデータが不足しています。
AIサービスを開発する際にほとんどの時間をデータ準備に費やされているのが現実です。

大量のデータを効率よく、収集・加工できる技術も開発されていますが、まだまだリソースが足りていないのが現実です。
特に、加工済みのデータが存在する既存産業分野と比べて、新規産業分野や新しいITサービスの場合は既存の蓄積されたデータもなく、更に厳しい状況となっています。

そのため、ラベルが付与されたAIに利用可能なAI用学習データを、外部から手に入れられることが重要となります。
ラベル付けされ、構造化されたデータを外部から入手することで、本来のAIエンジニアが注力すべき、AIアルゴリズムの開発、モデル学習に時間を注力することができるようになります。

出典:AOSデータ

AIsmiley編集部

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